Некоторые методы оптимизации потоков данных в информационных системах:

• Расширение контекста. 1 Если данных контекста недостаточно, обработчик запрашивает их извне: из базы данных, у внешних служб и т. п.. 1
• Типизация событий. 1 Позволяет равномерно загружать обработчики, если время обработки сильно варьируется. 1
• Конвейеризация вычислений. 1 Параллельная обработка пачки сообщений в разных потоках одного процесса ОС. 1
• Распараллеливание вычислений. 1 Использование общей области памяти или общего диска для ускорения обработки. 1
• Локализация данных. 1 Например, использование локальной файловой системы для генерации отчёта, что позволяет минимизировать потребление памяти и сократить количество сетевых обращений. 1
• Партиционирование данных. 1 Разделение разных потоков данных по одному ключу для эффективного объединения потоков на стороне обработчика. 1
• Использование искусственного интеллекта и машинного обучения. 2 Современные алгоритмы ИИ могут автоматически анализировать и оптимизировать запросы, предсказывая наиболее эффективные пути выполнения на основе исторических данных о запросах и производительности. 2